Peluncuran terbaru FireDucks, sebuah alternatif Pandas dengan performa tinggi, telah memicu diskusi signifikan dalam komunitas pengembang, terutama mengenai sifat kode sumbernya yang tertutup dan klaim peningkatan performa yang substansial. Meskipun library ini menjanjikan peningkatan kecepatan yang mengesankan dibandingkan Pandas, respons komunitas menunjukkan campuran kompleks antara kegembiraan dan kekhawatiran tentang implementasi dan aksesibilitasnya.
Poin-Poin Penting:
- Berlisensi BSD-3 tetapi fungsi intinya bersifat closed-source
- Mengklaim peningkatan kinerja hingga 100 kali lipat dibandingkan Pandas
- Batasan yang dilaporkan:
- Hanya kinerja single-node
- Beberapa batasan kompatibilitas dengan Pandas
- Fungsi inti bersifat closed-source
Kekhawatiran Lisensi dan Kode Sumber
Poin utama yang menjadi perdebatan di antara pengembang adalah model lisensi FireDucks. Meskipun library ini didistribusikan di bawah lisensi BSD-3 dan dapat diinstal secara bebas melalui pip, fungsi intinya berada dalam perpustakaan objek bersama biner yang tertutup. Hal ini memicu perdebatan tentang transparansi dan keandalan jangka panjang, dengan beberapa pengembang mengungkapkan skeptisisme terhadap solusi berpemilik dalam ekosistem open-source.
Bukankah akan lebih baik jika GitHub hanya untuk kode sumber dan tidak bisa seenaknya mengunggah README yang hanya berisi iklan perangkat lunak berpemilik dengan janji samar tentang kode sumber di masa depan yang cerah?
Performa vs Desain API
Sementara FireDucks mengklaim menawarkan peningkatan performa yang signifikan - dilaporkan hingga 100 kali lebih cepat dari Pandas - beberapa pengembang berpendapat bahwa kecepatan mentah bukanlah satu-satunya pertimbangan. Umpan balik komunitas menunjukkan bahwa desain API Pandas dan masalah kegunaan adalah masalah yang sama pentingnya yang belum teratasi. Pengembang mencatat bahwa API yang dirancang lebih baik mungkin lebih berharga daripada peningkatan performa murni, terutama untuk analisis data interaktif dan pembangunan model.
Pertimbangan Kompatibilitas
Meskipun ada klaim kompatibilitas 100% dengan kode Pandas yang ada, anggota komunitas telah mengajukan pertanyaan tentang penerapan klaim ini dalam dunia nyata. Dokumentasi mengungkapkan bahwa ada beberapa batasan pada kompatibilitas, meskipun tingkat batasan ini masih harus diuji sepenuhnya oleh komunitas yang lebih luas. Hal ini sangat relevan bagi organisasi dengan basis kode Pandas yang besar yang mempertimbangkan migrasi.
Batasan Penggunaan Enterprise
Pertimbangan penting yang diangkat oleh komunitas adalah fokus FireDucks pada performa single-node. Meskipun peningkatan kecepatan mengesankan, beberapa ilmuwan data mencatat bahwa ini mungkin memiliki utilitas terbatas dalam lingkungan enterprise di mana platform komputasi terdistribusi seperti Hadoop, Snowflake, atau DataBricks umum digunakan. Ini menunjukkan bahwa proposisi nilai utama FireDucks mungkin lebih relevan untuk pengembangan lokal dan tugas pemrosesan data skala lebih kecil.
Kemunculan FireDucks mewakili langkah lain dalam evolusi ekosistem pemrosesan data Python, tetapi respons komunitas menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor-faktor di luar metrik performa mentah ketika mengevaluasi alat baru untuk alur kerja analisis data.
Sumber Kutipan: FireDucks : Pandas but 100x faster